GoldenRetriever

GoldenRetrieverとは？

GoldenRetrieverは、ユーザーのメディアライブラリ（動画、音声、その他のファイル）をインデックス化するAI駆動の検索ツールです。自然な英語で質問すると、元のコンテンツに基づいた回答が得られます。意味や視覚・音声コンテキストで検索し、テキスト起こしだけに依存しません。

主な目的は、録音、プレゼン、ドキュメント内の特定瞬間、決定事項、情報を探すこと。通常のキーワード検索では難しいものを対象としています。macOS向けパブリックベータとして提供されています。

主な機能

• オリジナルメディア（動画・音声）のマルチモーダル理解により、視覚・聴覚内容に基づく検索（起こし文字だけではない）。
• スライドデッキや画面プレゼン（デモ、白板セッション含む）の視覚コンテキスト処理。図表や表示内容が重要。
• フルオーディオ信号（起こし文字以外）を使った音声インデックス。強調やコンテキストを保持。
• メディア以外も対応：PDF、Wordドキュメント、PowerPoint、画像、プレーンテキスト。メディアとドキュメントを一緒にクエリ可能。
• 根拠とタイムスタンプ付き質問回答。メディア内の関連箇所（タイムスタンプ、スライド番号など）を参照。
• ローカルファイル制御：ファイルは「ユーザーの制御を離れない」設計。

GoldenRetrieverの使い方

1. macOSパブリックベータをダウンロードし、ファイルインデックス化を設定。
2. インデックス元を追加：Mac、外付けドライブ、共有ボリューム（サイト記載通り）。
3. 検索したいファイルタイプ（動画、音声、PDF、ドキュメント、スライド、画像）でインデックス実行。
4. 自然な英語で質問し、タイムスタンプ（該当時はスライド参照）付きの根拠回答を確認。

ユースケース

• 長編動画アーカイブの特定瞬間検索：例、ウェディングビデオグラファーが「過去3年の結婚式のキスショットすべて」を検索。
• 起こしにない詳細検索：例、映画製作者/DITが「ゴールデンアワーの赤い車ショット」を視覚コンテキストで検索。
• デッキ・録音内の内部ドキュメント抽出：例、エンジニアリーダーが「3週間前のeng syncでauth移行の決定は？」。
• 非テキスト部分を基にした質的リサーチ・統合：例、UXリサーチャーがインタビュー・会話の関連瞬間を探す。
• 多数ドキュメント間の法的・学術・業務情報参照：例、弁護士が「200 PDF間の補償条項」、学者が「論文の特定効果量言及箇所」を検索。

FAQ

• GoldenRetrieverは起こし文字検索のみ？ いいえ。製品ページは「起こし文字だけを読まない」と強調し、視覚・音声コンテキストをマルチモーダルAIで理解。

• インデックス可能なファイルタイプは？ 動画、音声、PDF、Wordドキュメント、PowerPoint、画像、プレーンテキスト、スライド、スクリーンショット/スキャン類。

• どこからファイルをインデックス？ Mac、外付けドライブ、共有ボリュームをインデックス可能。

• 回答に根拠を提供？ はい。タイムスタンプ（該当時はスライド番号）付きでソース化。

• 対応プラットフォームは？ サイトでmacOSパブリックベータとして提供。

代替ツール

• 文字起こしベースの動画検索: 動画をテキストに変換して文字起こし内で検索するツール。言葉で主要な情報が完全に捉えられている場合に有用ですが、視覚や音声の強調による意味を見逃す可能性があります。
• ローカル知識ベース検索ツール: PDFやテキストベースのファイルをインデックス化するドキュメント検索アプリ。文書資料をよくカバーしますが、通常、視覚や音声コンテキストによる動画/音声の検索は行いません。
• タグ/メタデータ付きメディア管理プラットフォーム: 手動タグ付けや抽出メタデータに依存するシステム。大規模ライブラリの整理に役立ちますが、セットアップに手間がかかり、特定の瞬間に関する質問に回答できない場合があります。
• ドキュメント上での検索付き汎用AIチャット: インデックス化されたコーパスから関連スニペットを検索するチャットインターフェース。基盤となるインデックス化次第ですが、テキスト抽出に焦点を当て、オリジナルメディアのマルチモーダル理解を欠くことがあります。